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Upsert Kafka 功能描述 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。
SQL作业拦截规则 创建SQL拦截规则 批量获取SQL拦截规则 更新SQL拦截规则 删除SQL拦截规则 获取SQL拦截规则 批量获取系统预置SQL拦截规则 获取单个系统预置SQL拦截规则
dli_management_agency 系统默认委托 DLI系统委托,用于将操作权限委托给DLI服务,让DLI服务以您的身份使用其他云服务,代替您进行一些资源运维工作。该委托包含跨源操作、消息通知、用户授权操作所需的权限。
进入Spark作业编辑页面,页面会提示系统将创建DLI临时数据桶。该桶用于存储使用DLI服务产生的临时数据,例如:作业日志、作业结果等。如果不创建该桶,将无法查看作业日志。可以通过配置生命周期规则实现定时删除OBS桶中的对象或者定时转换对象的存储类别。桶名称为系统默认。
问题根因 DLI分区内表在导入数据时,如果文件数据没有包含分区字段,则系统会默认指定分区值“__HIVE_DEFAULT_PARTITION__”,当前Spark判断分区为空时,则会直接返回null,不返回具体的数据。
系统角色 无 表2列出了DLI SQL常用操作与系统权限的授权关系,您可以参照该表选择合适的系统策略。 更多SQL语法赋权请参考《数据湖探索SQL语法参考》> 《数据控制》>《权限列表》章节。
Hudi是一种数据湖的存储格式,在Hadoop文件系统之上提供了更新数据和删除数据的能力以及消费变化数据的能力。支持多种计算引擎,提供IUD接口,在HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的功能。 表1 支持类别 类别 详情 支持Flink表类型 源表、结果表。
前提条件 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。
表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统,推荐Windows 7及以上版本。
Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。
Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka是线下集群,需要通过增强型跨源连接功能将Flink作业与Kafka进行对接。
OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性,可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。
登录MRS集群的Manager,下载用户凭据“系统设置 > 用户管理”,单击用户名后的“更多 > 下载认证凭据”,并上传到OBS中。
Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,请访问Redis官方网站https://redis.io/。
Flink 支持将 Ogg JSON 消息解析为 INSERT/UPDATE/DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。
Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化。有关Redis的详细信息,请访问Redis官方网站https://redis.io/。
了解DLI SQL常用操作与系统策略的授权关系,请参考常用操作与系统权限关系。 表1 DLI系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 依赖关系 DLI FullAccess 数据湖探索所有权限。
Spark作业管理页面显示所有的Spark作业,作业数量较多时,系统分页显示,您可以查看任何状态下的作业。 表1 作业管理参数 参数 参数说明 作业ID 所提交Spark作业的ID,由系统默认生成。 名称 所提交Spark作业的名称。 队列 所提交Spark作业所在的队列。
操作前准备 环境要求: 确保您的系统环境满足以下要求。 操作系统:仅支持Windows 10, Windows 11版本x64位操作系统。 Power BI不支持解析复杂类型字段:Map、Struct、Array。
开启多版本功能后,在进行删除或修改表数据时(insert overwrite或者truncate操作),系统会自动备份历史数据并保留一定时间,后续您可以对保留周期内的数据进行快速恢复,避免因误操作丢失数据。其他多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据(废弃,不推荐使用)。